预测学生职业方向的机器学习模型比较分析

预测学生职业方向的机器学习模型比较分析 Comparative Analysis of Machine Learning Models for Predicting Student Placement

页面：11,作者/机构:IJfmr (International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology)

简介:这份来自IJfmr的报告深入探讨了利用机器学习模型预测学生职业方向的课题。报告首先强调了精准预测学生职业发展方向的重要性，特别是在当今社会从校园过渡到职场的关键阶段。区别于传统的依赖经验判断或简单统计分析的预测方法，机器学习技术的应用为全面捕捉学生发展过程中的复杂因素提供了新的解决方案。

报告重点

本报告采用了比较分析的方法，选取了逻辑回归、决策树和随机森林三种机器学习模型，用于预测学生的职业发展方向。
研究者收集了来自不同大学的2966名学生的相关数据，包括标准化考试成绩、学术成绩、课外活动及实习经历等，对模型进行训练和评估。
研究结果显示，随机森林模型在预测学生职业发展方向方面表现最佳，准确率达到81.47%。
报告建议高校和教育机构利用这些模型为学生提供更精准的职业规划指导，帮助学生实现个人发展目标。
此外，报告还建议未来的研究可以探索其他机器学习模型，并结合更多类型的数据，以提高预测的准确性和可靠性。

参考图示

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